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【中文期刊】 王静怡 熊航乐 等 《中国临床药理学与治疗学》 2026年31卷5期 617-622页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:临床试验中有时会受到外部临床试验结果影响,触发非计划的期中决策,通常包括提前终止和样本量重估.本文拟评价固定样本的临床试验中,非计划样本量重估方法的统计性能.方法:在介绍非计划样本量重估的固定 PP 值法和 Reoptimizatio...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 王景朝 唐智敏 等 《中国食品药品监管》 2026年4期 34-39页
【摘要】 随着适应性设计的发展,基于期中分析数据进行样本量重新估计的方法近年来在国内逐渐受到重视并被广泛采用.在多种能够严格控制总Ⅰ类错误率的非盲态样本量重新估计方法中,由Mehta和Pocock提出的"希望区域"方法,因其诸多显著优势而备受关注,但...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈垂雄 王文文 等 《空军军医大学学报》 2025年46卷5期 668-674页
【摘要】 目的 使用希望区域法(PZ)在适应性设计临床试验中进行非盲样本量重估,通过适应性调整样本量的方式提高临床试验整体研究效率.方法 以两均数比较的优效性检验为例,在两阶段适应性设计下使用PZ,以固定样本量设计(Fixed)及成组序贯设计(GSD...
- 概要：
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【中文期刊】 陈垂雄 王陵 等 《中国卫生统计》 2024年41卷3期 322-330,338页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 评估希望区域法应用于适应性设计样本量再估计的准确性及稳健性,为该方法的适用条件提供理论参考.方法 以二分类资料为例,以包含期中分析的两阶段适应性试验为框架,采用 Monte Carlo方法,在相同的组间响应率率差、同合并率等参数的模拟...
- 概要：
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【中文期刊】 朱典 王陵 等 《中国卫生统计》 2018年35卷2期 162-167页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 针对生存分析样本量再估计的适应性设计临床试验,本文基于指数分布,提出盲态下生存资料的样本量再估计方法.方法 采用蒙特卡洛模拟方法,预设4个期中分析时间点,以参数初始估计值M10为均数暂定搜索范围为M10±0.5M10,在该搜索范围内产...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 谢之辉 胡芳 等 《中国卫生统计》 2010年27卷1期 2-6页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 介绍一种临床试验中的适应性样本量调整方法,并探讨样本量调整后统计分析方法的第Ⅰ类错误率及检验效能.方法 通过monte carlo模拟的方法研究n_1大小对最终样本量N_f的影响,并估计最终方差偏移大小;同时模拟研究样本量调整后统计分...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈卓群 帅蔚 等 《中国循证医学杂志》 2025年25卷5期 603-608页ISTICPKUCSCD
【摘要】 样本量重估计(SSR)是指预先设定,利用已有的试验数据重新计算样本量,以保证最终的统计检验达到预先设定的目标.SSR可以提高研究效率、节约试验成本、加快研究进程.根据是否获知受试者的分组情况,SSR分为盲态SSR和非盲态SSR两种类型.盲态...
- 概要：
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【中文期刊】 《生物医学研究杂志（英文版）》 2018年32卷1期 23-29页MEDLINECSCDCABP
【摘要】 Sample size re-estimation is essential in oncology studies.However,the use of blinded sample size reassessment for survi...
【关键词】 oncology study；clinical trial；sample size re-estimation；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Freidlin, Boris ; Korn, Edward L. ; 《Clinical trials: journal of the Society for Clinical Trials》 2017年14卷6期 597-604页
【关键词】 Adaptive design;conditional power;group sequential design;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Chengqing Wu ; Aiyi Liu ; 等 《Journal of biopharmaceutical statistics》 2008年18卷1期 116-125页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Area under a curve;Receiver operating characteristic;Sample size re-estimation;
- 概要：
- 方法：
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